企业会话式 AI 用例

如今，人们不仅喜欢即时通信，还期待即时通信。会话式人工智能 (AI) 引领着打破企业与受众之间障碍的潮流。这一类基于人工智能的工具，包括聊天机器人和虚拟助理，可实现无缝、类人和个性化交流。

在会话式 AI 简单的聊天气泡之外，还存在着复杂的技术融合，其中自然语言处理(NLP) 是核心。NLP 可将用户的话语转化为机器的动作，使机器能够理解并准确回应客户的询问。这一复杂的基础将会话式 AI 从一个未来主义的概念推向了实用的解决方案。

NLP 中的几个自然语言子流程共同协作，创造出了会话式 AI。例如，自然语言理解  (NLU) 侧重于理解，使系统能够掌握用户信息背后的语境、情感和意图。企业可以利用 NLU 大规模地为用户提供个性化体验，并在无需人工干预的情况下满足客户需求。

自然语言生成 (NLG) 使人工智能能够生成类似人类的反应，从而对其进行补充。NLG 可让 AI 聊天机器人提供相关、引人入胜和自然的回答。NLG 的出现极大地提高了自动客户服务工具的质量，使用户的互动更加愉悦，并减少了日常咨询对人工座席的依赖。

机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 是会话式 AI 发展的基础。ML 算法在 NLU 子流程中理解语言，在 NLG 子流程中生成人类语言。此外，ML 技术还支持语音识别、文本分类、情感分析和实体识别等任务。这些对于使会话式 AI系统能够理解用户的询问和意图并生成适当的回复至关重要。

DL 是 ML 的一个子集，擅长理解上下文并产生类似人类的反应。通过进一步训练和接触更多数据，DL 模型可以不断改进。当用户发送信息时，系统会使用 NLP 来解析和理解输入内容，通常会使用 DL 模型来把握细微差别和意图。

预测性分析与 NLP、ML 和 DL 相结合，可增强决策能力、提取洞察分析，并利用历史数据预测未来行为、偏好和趋势。ML 和 DL 是预测性分析的核心，可使模型从数据中学习、识别模式并对未来事件做出预测。

这些技术使系统能够互动、从互动中学习、适应并提高效率。各行各业的组织越来越多地受益于先进的自动化技术，这些技术能更好地处理复杂的询问并预测用户需求。在会话式 AI 领域，这意味着组织有能力根据客户期望和市场状况做出数据驱动型决策。

会话式 AI代表的不仅仅是自动信息或声控应用的进步。它标志着人类与数字互动的转变，为企业提供了与受众互动、优化运营和进一步个性化客户体验的创新方法。

根据 Allied 市场研究 （链接位于 IBM.com 外部），预计到 2030 年，会话式 AI 市场规模将达到 326 亿美元。这一增长趋势反映出人们对会话式 AI 技术的热情日益高涨，尤其是在当今的商业环境中，客户服务比以往任何时候都更加重要。毕竟，在全球 24 小时营业的商业世界中，会话式 AI 为跨领域和跨渠道的参与提供了一个永远在线的入口。

在人力资源 (HR) 领域，该技术可高效处理日常咨询并参与对话。在客户服务方面，会话式 AI 应用程序可以识别超出其范围的问题，并将客户实时转给实时联络中心的工作人员，从而使人工座席人员能够专注于更复杂的客户互动。在整合语音识别、情感分析和对话管理时，会话式 AI 可以更准确地响应客户需求。 

AI 聊天机器人和虚拟助理代表了两种截然不同的会话式 AI。传统聊天机器人主要基于规则并局限于脚本，这限制了它们处理预定义参数之外任务的能力。此外，他们对聊天界面和菜单式结构的依赖也妨碍了他们对客户的独特询问和要求提供有帮助的答复。 

聊天机器人主要有两种类型： 

1. 人工智能驱动的聊天机器人： 利用先进技术有效解决基本询问，节省时间并提高客户服务效率。 
   
2. 基于规则的聊天机器人：也称为决策树或脚本驱动的机器人，它们遵循预编程的协议并根据预定义的规则生成回复。它们最适合处理重复、直接的询问，最适合客户互动要求较为简单的企业。 

相比之下，虚拟助理是一种复杂的程序，它能理解自然语言语音指令，并为用户执行任务。虚拟助理的著名例子包括苹果公司的 Siri、亚马逊的 Alexa 和谷歌助理，主要用于个人协助、家庭自动化以及提供用户特定的信息或服务。虽然组织可以将会话式 AI集成到众多系统中，如公司的客户支持机器人或虚拟代理，但虚拟助理通常用于为个人用户提供量身定制的帮助和信息。

将 ML 与 NLP 相结合，可将会话式 AI 从简单的问题解答机器转变为能够更深入地与人类互动并解决问题的程序。先进的 ML 算法驱动着会话式 AI 背后的智能，使其能够通过经验学习并增强自身能力。这些算法会分析数据中的模式，适应新的输入，并随着时间的推移不断完善自己的反应，从而使与用户的互动更加流畅自然。 

NLP 和 DL 是会话式 AI 平台不可或缺的组成部分，在处理和理解人类语言方面各自发挥着独特的作用。NLP 专注于解读语言的复杂性，如语法和语义，以及人类对话的微妙之处。它使会话式 AI 能够把握用户输入背后的意图，并检测语气中的细微差别，从而做出与上下文相关且措辞恰当的回应。

DL 通过让模型从大量数据中学习，模仿人类理解和生成语言的方式，增强了这一过程。NLP 与 DL 之间的这种协同作用使会话式 AI能够准确复制人类语言的复杂性和多变性，从而生成类似人类的对话。

这些技术的整合不仅仅局限于反应式通信。会话式 AI 利用从过去的互动中获得的洞察分析来预测用户的需求和偏好。这种预测功能使系统能够直接回复询问，并在用户明确提出要求之前主动发起对话、建议相关信息或提供建议。例如，聊天气泡可能会询问用户在浏览品牌网站常见问题 (FAQs) 部分时是否需要帮助。这些积极主动的互动代表着从单纯的被动系统向能够预测和满足用户需求的智能助手的转变。

会话式 AI 不乏其例。它无处不在，证明了它的有效性，其应用的多样性永远改变了以下领域的日常运作方式：

1. 客户服务：

会话式 AI 增强了客户互动第一线的客服聊天机器人的功能，实现了大量成本节约并提高了客户参与度。企业将会话式 AI 解决方案整合到联络中心和客户支持门户中。

会话式 AI 可直接增强客户自助服务选项，带来更个性化、更高效的支持体验。它通过提供即时响应，大大缩短了传统客户服务中心通常需要的等待时间。该技术能够从互动中适应和学习，进一步完善客户支持指标，包括响应时间、所提供信息的准确性、客户满意度和解决问题的效率。这些 AI 驱动的系统可以管理从日常咨询到处理更复杂和数据敏感任务的客户旅程。 

通过快速分析客户的询问，AI 可以回答问题并提供准确、适当的回复，帮助确保客户获得相关信息，而座席人员则不必在常规任务上花费时间。如果询问超出了机器人的能力范围，这些 AI 系统可以将问题转给真人客服，他们更有能力处理复杂、细微的客户互动。

将会话式 AI 工具集成到客户关系管理系统中，可让人工智能从客户历史中汲取经验，为每位客户提供量身定制的建议和解决方案。AI 机器人提供全天候服务，有助于确保客户的询问在任何时候都能得到关注，而不受通话量大或高峰期的影响；客户服务也不会受到影响。

2. 营销和销售：

会话式 AI 已成为数据收集的重要工具。它在互动过程中为客户提供协助并收集重要的客户数据，从而将潜在客户转化为活跃客户。这些数据可用于更好地了解客户偏好，并据此定制营销策略。它帮助企业收集和分析数据，为战略决策提供依据。评估客户情绪、确定常见的用户需求以及整理客户反馈意见，都能为数据驱动的决策提供宝贵的见解。

3. 人力资源和内部流程：

会话式 AI 应用可快速解决常见问题，促进顺利和个性化的员工入职，并加强员工培训计划，从而简化人力资源运营。此外，会话式 AI 系统还能对支持票单进行管理和分类，并根据紧急程度和相关性确定优先级。

4. 零售：

客户可以在线管理自己的整个购物体验—下单到处理发货、变更、取消、退货，甚至获取客户支持—所有这些都无需人工互动。在后端，这些平台可加强库存管理并跟踪库存，帮助零售商保持最佳库存平衡。 

当会话式 AI 应用与客户互动时，它们也会收集数据，提供有关这些客户的宝贵见解。AI 可以帮助客户迅速找到并购买商品，通常还能根据客户的偏好和以往行为为其量身定制建议。这将改善购物体验，并对客户参与度、留存率和转化率产生积极影响。在电子商务中，这种功能可以帮助客户迅速做出明智的决定，从而大大减少购物车放弃率。

5. 银行和金融服务：

从协助客户进行日常交易到提供金融建议和即时欺诈检测，AI 驱动的解决方案正在使银行业务变得更加便捷和安全。

6. 社交媒体：

会话式 AI 可以通过人工智能助手与社交媒体上的用户实时互动，回复评论或在直接消息中进行互动。AI 平台可以分析用户数据和互动，根据用户的偏好和以往行为提供量身定制的产品推荐、内容或回复。AI 工具从社交媒体活动中收集数据、分析其表现并收集洞察分析，以帮助品牌了解其活动的效果、受众参与度以及如何改进未来战略。 

7. 多用途：

ChatGPT 和 Gemini（前身为 Bard）等生成式 AI 应用程序展示了会话式 AI 的多功能性。在这些系统中，会话式 AI 在被称为大型语言模型的海量数据集上进行训练，使其能够创建内容、检索特定信息、翻译语言，并为复杂问题提供解决问题的洞察分析。

会话式 AI在教育、保险和旅游等其他行业也取得了长足进步。在这些领域，该技术可提高用户参与度、简化服务提供流程并优化运营效率。将会话式 AI 融入物联网 (IoT) 也提供了巨大的可能性，通过联网设备之间的无缝通信，实现更加智能和互动的环境。

将会话式 AI 整合到您的业务中，为增强客户互动和简化运营提供了可靠的方法。成功部署的关键在于战略性地、深思熟虑地实施流程。

• 在企业中实施会话式 AI 时，关注最符合您的组织需求并能有效解决特定问题的用例至关重要。确定适当的用例有助于确保您的会话式 AI 计划能为您的业务运营或客户体验带来实实在在的价值。 
  
• 在早期阶段，深入了解不同类型的会话式 AI 应用并了解它们如何融入您的业务模式至关重要。这一步对于将 AI 功能与您的业务目标相结合至关重要。 
  
• 优先考虑跟踪指标，准确衡量实施的成功与否。用户参与度、解决率和客户满意度等关键绩效指标可以帮助我们深入了解人工智能解决方案的有效性。 
  
• 干净的数据是训练 AI 的基础。输入 AI 系统的数据质量直接影响其学习能力和准确性。帮助确保数据的相关性、全面性和无偏见性对于实用的 AI 培训至关重要。 
  
• AI 培训是一个持续的过程。定期向 AI 提供新的数据和反馈信息，有助于完善 AI 的反应，提高其交互能力。这种持续培训对于保持 AI 的相关性和有效性至关重要。 
  
• 在全面部署之前，彻底测试 AI 系统至关重要。这一步骤有助于发现任何问题或需要改进的地方，并有助于确保 AI 按预期运行。 
  
• 让组织参与实施过程，包括培训员工和使 AI 计划与业务流程保持一致，有助于确保组织对 AI 项目的支持。 
  
• 当您为会话式 AI 选择合适的平台时，请确保您的选择具有可扩展性、安全性并与现有系统兼容。它还应为开发和维护 AI 解决方案提供必要的工具和支持。  
  
• 最后，会话式 AI 的长期成功有赖于必不可少的后期制作支持。这种支持包括定期维护、更新和故障排除，以帮助确保 AI 有效运行，并根据业务需求不断发展。 

根据目前的趋势和技术进步，我们可以预见未来五年的几项发展： 

1. 增强自然语言理解能力：我们可以期待在理解和处理自然语言方面取得重大改进，从而实现更细致入微、更能感知上下文的交互。AI 将越来越多地使对话与人类对话无异。 
   
2. 个性化：会话式 AI的个性化功能可能会激增。通过使用数据分析和 ML，这些系统将提供高度个性化的体验，根据用户过去的互动、偏好和行为模式量身定制响应。 
   
3. 增强整合性和普遍性：会话式 AI 将更多地无缝融入我们的日常生活。从智能家居和汽车到公共服务和医疗保健，它将广泛存在，使与技术的交互更加自然和直观。
   
4. 语音技术的进步：基于语音的会话式 AI 将显著进步。语音识别和生成技术的改进将带来更流畅、更准确的语音交互，从而扩大语音助手在各个领域的应用。 
   
5. 情感智能：会话式 AI的下一个前沿领域是开发情感智能。AI 系统在检测和适当回应人类情绪方面可能会有所改进，从而使互动更具同理心和吸引力。 
   
6. 扩展商业应用：在商业领域，会话式 AI 将在客户服务、销售、营销和人力资源等各个业务部门发挥关键作用。它能够自动化和增强客户互动，收集洞察力并支持决策，这将使其成为不可或缺的业务工具。 
   
7. 伦理和隐私方面的考虑：随着会话式 AI 技术的发展和普及，伦理和隐私问题将变得更加突出。这可能会导致监管的加强，并为  AI 的开发和使用制定道德准则。 
   
8. 多语言和跨文化能力：会话式 AI 将提高以多种语言进行交互和适应文化背景的能力，使这些系统在全球范围内更易于使用和实用。 
   
9. 医疗保健应用：在医疗保健领域，会话式 AI 可在诊断、患者护理、心理健康和个性化医疗方面发挥重要作用，为患者和医疗服务提供者提供支持和信息。 
   
10. 教育和培训工具：会话式 AI 将广泛应用于教育学习体验、辅导和培训。它能够适应个人的学习方式和进度，可以彻底改变教育方法。 

随着会话式 AI 的不断发展，出现了几个关键趋势，它们有望显著增强这些技术与用户的互动，并融入我们的日常生活。

• 改进的 NLP：情感分析和讽刺检测等 NLP 技术的进步使会话式 AI 能够更好地理解用户输入背后的意图和情感，从而实现更自然、更吸引人的互动。 

• 新的创造性发展： 技术领导者们表示，尽管大型模型为会话式 AI 的智能提供了动力，但大型模型并不一定能改善 AI ，他们正在研究其他方法来增强这些模型。据传，OpenAI 的 GPT-4 有大约 1.76 万亿个参数指导其决策，它就是这一趋势的典型代表。 

• 跨模态整合： 将会话式 AI 与计算机视觉和语音识别等其他技术相结合，将促进更丰富、更个性化的互动。想象一下，一个虚拟助理可以理解你房间里的物品，并将它们纳入自己的回应中，或者根据你的情绪状态调整语调。

• 内部 AI 部门：随着 AI 采用率的提高，云计算的定价也随之提高。许多组织正在将 AI 功能引入内部，以管理成本并获得灵活性，而不是完全依赖云供应商来处理大部分会话式 AI 的计算负载。一些部门可能致力于研究和开发，而另一些部门则可能专注于将 AI 应用于具体的业务问题。

在影响会话式 AI 未来发展和应用的关键因素的推动下，会话式 AI 的格局正在迅速演变：

• 对 AI 助手的需求不断增长： 随着我们在日常生活中越来越依赖技术，对能够处理各种任务和对话的智能助手的需求将继续增长。
  
• 重视用户体验：开发人员将优先考虑创建不仅功能良好，而且能提供愉快交互体验的 AI。这可能需要在 AI 的个性中融入幽默感、同理心和创造力。 
  
• 伦理方面的考虑： 随着 AI 变得越来越强大，制定道德准则和帮助确保负责任地使用会话式 AI 将受到更多关注。 

不过，也有一些潜在的挑战和限制需要考虑：  

• 数据偏差：AI 模型依赖于人类提供的数据，而这些数据可能存在各种偏差。确保会话式 AI 的公平性和包容性至关重要。 
  
• 可解释性和信任：了解 AI 模型是如何得出结果的，可以建立对其能力的信任和信心。
  
• 安全保障：必须采取强有力的安全措施，防止恶意行为者操纵或破坏会话式 AI 系统。

组织在应对会话式 AI 带来的复杂性和机遇时，选择一个强大的智能平台的重要性怎么强调都不为过。企业需要一个先进、可扩展的解决方案来提高客户参与度并简化运营。了解 IBM watsonx Assistant 如何提升您的会话式 AI 战略，并向革新您的客户服务体验迈出第一步。